《数据处理和可视化表达》5.3和5.4 教学设计 2023-2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1

《数据处理和可视化表达》5.3和5.4教学设计2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1课题：科目：班级：课时：计划1课时教师：单位：一、课程基本信息1.课程名称：《数据处理和可视化表达》5.3和5.4

2.教学年级和班级：2023—2024学年粤教版（2019）高中信息技术必修1，高一年级

3.授课时间：2023年10月20日

4.教学时数：2课时（90分钟）二、核心素养目标1.数据意识：培养学生对数据处理和可视化表达的兴趣，提高学生主动收集、整理、分析数据的能力，以及运用数据解决问题的意识。

2.信息处理能力：通过本节课的学习，使学生能够运用所学知识对数据进行有效处理，掌握数据清洗、整理和转换的基本方法。

3.创新思维：培养学生运用信息技术手段进行数据可视化的创新思维，提高学生在实际问题中提出解决方案的能力。三、重点难点及解决办法重点：

1.数据处理的基本方法和步骤。

2.数据可视化表达的基本原则和常用图表类型。

难点：

1.数据清洗和转换的技巧。

2.选择合适的数据可视化方法。

解决办法：

1.对于数据处理的基本方法和步骤，通过讲解与实例演示相结合的方式，让学生跟随步骤实际操作，加强理解与记忆。在课堂中设置互动环节，让学生分组讨论并解决实际问题，以提高学生的实践能力。

2.对于数据清洗和转换的技巧，通过案例分析，引导学生发现数据中的问题，并展示相应的解决方法。同时，提供针对性的练习，让学生在实际操作中掌握技巧。

3.在数据可视化表达方面，通过对比不同图表类型的特点和适用场景，帮助学生理解何时使用何种图表。利用软件工具让学生亲自制作图表，并在班级内分享展示，以促进学生的理解和应用。

4.针对难点问题，设置课后作业和小组讨论，鼓励学生自主探究，教师提供必要的辅导和反馈，帮助学生逐步突破难点。四、教学资源1.软件资源：MicrosoftExcel、Python数据分析库（如pandas、matplotlib等）。

2.硬件资源：计算机、投影仪、白板。

3.课程平台：学校内网教学资源平台。

4.信息化资源：数据集、教学PPT、案例分析材料。

5.教学手段：小组讨论、实例演示、课堂练习、学生展示。五、教学过程设计1.导入新课（5分钟）

目标：引起学生对数据处理和可视化表达的兴趣，激发其探索欲望。

过程：

-开场提问：“你们在生活中是否经常遇到需要处理和分析数据的情况？数据可视化又是如何帮助我们更好地理解信息？”

-展示一些关于数据处理和可视化表达的实际案例图片或视频片段，如股票走势图、人口分布图等，让学生初步感受数据处理的必要性和可视化表达的魅力。

-简短介绍数据处理和可视化表达的基本概念和重要性，为接下来的学习打下基础。

2.数据处理和可视化基础知识讲解（10分钟）

目标：让学生了解数据处理和可视化表达的基本概念、组成部分和原理。

过程：

-讲解数据处理的定义，包括数据收集、清洗、整理和分析等步骤。

-介绍可视化表达的定义，包括图表类型的选择、数据映射、视觉设计等元素。

-使用图表或示意图帮助学生理解不同类型的数据可视化方法，如柱状图、折线图、散点图等。

-通过实例或案例，让学生更好地理解数据处理和可视化表达的实际应用或作用。

3.数据处理和可视化案例分析（20分钟）

目标：通过具体案例，让学生深入了解数据处理和可视化表达的特性和重要性。

过程：

-选择几个典型的数据处理和可视化案例进行分析，如社交媒体数据分析、市场调研数据可视化等。

-详细介绍每个案例的背景、处理过程、可视化结果和意义，让学生全面了解数据处理和可视化表达的多样性或复杂性。

-引导学生思考这些案例对实际生活或学习的影响，以及如何应用数据处理和可视化表达解决实际问题。

-小组讨论：让学生分组讨论数据处理和可视化表达的未来发展或改进方向，并提出创新性的想法或建议。

4.学生小组讨论（10分钟）

目标：培养学生的合作能力和解决问题的能力。

过程：

-将学生分成若干小组，每组选择一个与数据处理和可视化表达相关的主题进行深入讨论，如“如何利用数据可视化提高决策效率”。

-小组内讨论该主题的现状、挑战以及可能的解决方案。

-每组选出一名代表，准备向全班展示讨论成果。

5.课堂展示与点评（15分钟）

目标：锻炼学生的表达能力，同时加深全班对数据处理和可视化表达的认识和理解。

过程：

-各组代表依次上台展示讨论成果，包括主题的现状、挑战及解决方案。

-其他学生和教师对展示内容进行提问和点评，促进互动交流。

-教师总结各组的亮点和不足，并提出进一步的建议和改进方向。

6.课堂小结（5分钟）

目标：回顾本节课的主要内容，强调数据处理和可视化表达的重要性和意义。

过程：

-简要回顾本节课的学习内容，包括数据处理的基本步骤、可视化表达的方法和案例分析等。

-强调数据处理和可视化表达在现实生活或学习中的价值和作用，鼓励学生进一步探索和应用这些技能。

-布置课后作业：让学生撰写一篇关于数据处理和可视化表达的短文或报告，分析一个实际问题并运用所学知识进行数据处理和可视化表达，以巩固学习效果。六、拓展与延伸1.拓展阅读材料：

-《数据科学入门》：介绍数据科学的基本概念、数据处理流程和常用工具。

-《数据可视化之美》：探讨数据可视化的设计原则、常用图表类型和实际案例。

-《数据分析实战》：通过具体案例，展示数据分析在实际应用中的价值和作用。

-《大数据时代》：阐述大数据对现代社会的影响，以及如何利用大数据进行决策。

2.课后自主学习和探究：

-让学生自主查找并阅读有关数据处理和可视化的最新研究论文，了解该领域的最新进展。

-鼓励学生使用Python、R等编程语言进行数据处理和可视化练习，加深对理论知识的理解。

-探究不同类型的数据可视化工具（如Tableau、PowerBI等），比较它们的特点和适用场景。

-让学生收集并分析现实生活中的数据，如社交媒体数据、购物数据等，尝试运用所学知识解决实际问题。

-鼓励学生参加数据处理和可视化相关的在线课程或工作坊，拓宽知识面和技能。

-让学生阅读并分析经典的数据处理和可视化案例，如Google流感趋势预测、美国大选数据可视化等。

-探索数据可视化在社交媒体、新闻传播、商业决策等领域的应用，了解数据可视化如何影响公众对信息的理解和决策。

-鼓励学生参与数据处理和可视化的竞赛或项目，将所学知识应用于实践，提高解决实际问题的能力。

-让学生自主设计一个数据处理和可视化的项目，从选题、数据收集、处理、可视化到报告撰写，完整地体验数据科学项目的全过程。

-探讨数据伦理和隐私保护的重要性，让学生了解在处理和可视化数据时应遵守的伦理原则和法律法规。七、板书设计1.数据处理的基本步骤

①数据收集

②数据清洗

③数据分析

2.数据可视化表达方法

①可视化定义及重要性

②常用图表类型（柱状图、折线图、散点图等）

③可视化设计原则

3.数据处理和可视化的应用案例

①案例背景

②处理过程

③可视化结果及意义八、教学反思与总结今天的课程《数据处理和可视化表达》5.3和5.4，我感到整体的教学流程是顺畅的，学生在学习过程中表现出了积极的参与和浓厚的兴趣。以下是我对本次教学的一些反思和总结。

教学反思：

在设计课程时，我力求将理论与实践相结合，通过案例分析和小组讨论，让学生更好地理解数据处理和可视化表达的实际应用。在教学方法上，我尝试使用了多种手段，如实例演示、小组合作和课堂展示，以增强学生的互动和实践机会。

然而，在教学过程中，我也发现了一些不足之处。首先，在小组讨论环节，部分学生可能因为害羞或者不熟悉讨论主题，参与度不高，这影响了讨论的深度和广度。其次，我在讲解某些概念时可能没有讲得足够详细，导致部分学生对数据处理的一些高级技巧理解不够深入。最后，课堂时间分配上有些许紧张，导致课堂小结环节略显匆忙。

教学总结：

从学生的反馈和课堂表现来看，他们对数据处理和可视化表达有了基本的认识和兴趣。在知识方面，学生掌握了数据处理的基本步骤和常用可视化图表类型。在技能方面，通过实际操作和案例分析，学生的数据处理能力和可视化表达能力得到了提升。在情感态度方面，学生对数据科学领域的兴趣明显增加，对数据分析的重要性有了更深刻的理解。

针对存在的问题和不足，我计划采取以下改进措施：

1.在小组讨论环节，提前为学生提供讨论指南和思考问题，以便他们能够更有准备地参与讨论。

2.在讲解概念时，适当增加细节和深度，确保学生能够全面理解数据处理的相关知识。

3.优化课堂时间分配，确保每个环节都有充足的时间进行，特别是在课堂小结时，留出更多时间来回顾和总结。

4.鼓励学生在课后进行自主学习，提供一些拓展阅读材料和在线资源，以便学生能够继续深入学习。

5.在下一次课程中，针对本次课程的反响，调整教学方法和内容，使之更加符合学生的需求。重点题型整理题型一：简答题

1.题目：简述数据处理的基本步骤。

答案：数据处理的基本步骤包括：

-数据收集：从各种来源获取原始数据。

-数据清洗：去除数据中的错误、重复或不完整的信息。

-数据整理：将数据转换成适合分析的格式。

-数据分析：运用统计或其他分析方法对数据进行深入探究。

题型二：案例分析题

2.题目：以下是一个关于电商平台用户行为的原始数据集，请描述你会如何进行数据清洗？

答案：数据清洗步骤如下：

-检查并去除重复记录。

-确认数据类型是否正确，如日期格式、数字类型等。

-去除或修正缺失值。

-检查异常值，分析其合理性并决定是否保留或修正。

题型三：应用题

3.题目：如果给你一组销售数据，你如何选择合适的图表进行可视化表达？

答案：选择合适的图表步骤如下：

-确定数据类型（类别数据、时间序列数据、比例数据等）。

-明确可视化目的（展示趋势、比较大小、分布情况等）。

-根据数据类型和目的选择合适的图表类型，如柱状图适合比较大小，折线图适合展示趋势。

题型四：设计题

4.题目：设计一个数据可视化的案例，说明如何使用散点图来分析两个变量之间的关系。

答案：案例设计如下：

-选择一个包含两个相关变量的数据集，如“房价”和“房间大小”。

-使用散点图将两个变量的数据点绘制在坐标系中。

-观察散点图的分布情况，分析两个变量之间是否存在线性或非线性关系